G検定 大項目2 人工知能をめぐる動向 予想問題（2/2）

ランダムな試行を繰り返して手の良さを見積もる方法を答える問題である。正解は「モンテカルロ法」である。モンテカルロ法は、ランダムな試行を多数繰り返し、その結果の統計から手の良さを見積もる方法で、囲碁のAIなどに使われた。「Mini-Max法」は評価値を最大化・最小化して最善手を決める考え方、「幅優先探索」は同じ深さのノードを先に調べる順序であり、乱数を使わない。「ハノイの塔」は円盤を移す手順を求めるトイ・プロブレムで、見積もりの方法ではない。したがって、設問の方法はモンテカルロ法である。

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囲碁でプロ棋士に勝利したAIを答える問題である。正解は「アルファ碁（AlphaGo）」である。アルファ碁は、ディープラーニングと強化学習を組み合わせて、囲碁でプロ棋士に勝利したことで注目を集めたAIである。「LeNet」と「ネオコグニトロン」は画像認識に関わる畳み込みニューラルネットワークの初期のモデル、「ILSVRC」は画像認識の精度を競うコンテストであり、いずれも囲碁のAIではない。したがって、設問のAIはアルファ碁（AlphaGo）である。

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学習したデータをもとに新しいコンテンツを作り出す点が問われているので、コンテンツを生み出すAIの名称を答える。正解は「生成AI」である。生成AIは、文章、画像、音声などの新しいコンテンツを作り出すAIを指す。「エキスパートシステム」は専門家の知識をルールとして蓄えて推論する仕組み、「意味ネットワーク」は概念と関係を線でつなぐ知識表現、「統計的自然言語処理」は語の出現の傾向を数えて言語を扱う考え方であり、いずれも新しいコンテンツを作り出すことそのものを指す用語ではない。したがって、設問の用語は生成AIである。

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すべての候補を順に調べる点と、候補が増えると計算量が急増する点が手がかりなので、総当たりの探索方法を答える。正解は「ブルートフォース（力任せ探索）」である。ブルートフォースは力任せ探索とも呼ばれ、取り得る候補を漏れなく調べるため確実だが、候補の数が増えると計算量が急増する。「エキスパートシステム」は専門家の知識をルールとして使う仕組み、「STRIPS」は行動計画を立てるシステム、「SHRDLU」は積み木の世界で自然言語の指示を扱うシステムであり、いずれも候補を総当たりで調べる方法を指す用語ではない。したがって、設問の用語はブルートフォースである。

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状態を節点、操作を枝にして過程を木の形で表すという表現の形が問われているので、探索の過程を表す図の名称を答える。正解は「探索木」である。探索木は、ある状態からどの操作でどの状態へ進むかを枝でつなぎ、探索の経路を木の形で表したものである。「意味ネットワーク」は概念と関係を線でつなぐ知識表現、「生成AI」は新しいコンテンツを作り出すAI、「ブルートフォース（力任せ探索）」は候補を総当たりで調べる方法であり、いずれも探索の過程を木の形に表したものを指す用語ではない。したがって、設問の用語は探索木である。

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専門家の知識をルールとして蓄え、推論で問題を解く点が問われているので、知識を使って判断する仕組みの名称を答える。正解は「エキスパートシステム」である。エキスパートシステムは、専門家が持つ知識をルールとして蓄え、推論によって診断や判断などの問題を解く。「SHRDLU」は積み木の世界で自然言語の指示を扱うシステム、「生成AI」は新しいコンテンツを作り出すAI、「探索木」は探索の過程を木の形で表したものであり、いずれも専門家の知識をルールとして使うシステムを指す用語ではない。したがって、設問の用語はエキスパートシステムである。

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概念を節点、関係を線で結ぶという表し方が問われているので、知識表現の方法の名称を答える。正解は「意味ネットワーク」である。意味ネットワークは、概念を節点、概念同士の関係を線で結んで表す知識表現の方法で、概念のつながりを図として扱える。「ブルートフォース（力任せ探索）」は候補を総当たりで調べる探索の方法、「STRIPS」は行動の計画を立てるシステム、「生成AI」は新しいコンテンツを作り出すAIであり、いずれも概念と関係を線で結ぶ知識表現の方法を指す用語ではない。したがって、設問の用語は意味ネットワークである。

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前提条件と効果を記述して行動の手順を組み立てる点が問われているので、プランニングのシステムの名称を答える。正解は「STRIPS」である。STRIPSは、操作の前提条件と実行後の効果を記述し、初期状態から目標状態へ至る行動の手順を自動で組み立てる。「探索木」は探索の過程を木の形で表したもの、「意味ネットワーク」は概念と関係を線で結ぶ知識表現、「エキスパートシステム」は専門家の知識をルールとして使う仕組みであり、いずれも前提条件と効果から行動の計画を立てるシステムを指す用語ではない。したがって、設問のシステムはSTRIPSである。

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積み木の世界と自然言語の指示という2つの手がかりが問われているので、言語を理解して操作するシステムの名称を答える。正解は「SHRDLU」である。SHRDLUは、積み木の世界で自然言語の指示を理解し、積み木を動かす操作を行うシステムである。「STRIPS」は前提条件と効果から行動の手順を組み立てるシステム、「ブルートフォース（力任せ探索）」は候補を総当たりで調べる方法、「生成AI」は新しいコンテンツを作り出すAIであり、いずれも積み木の世界で自然言語の指示に従うシステムを指す用語ではない。したがって、設問のシステムはSHRDLUである。

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概念と関係を共有や再利用ができる形で体系的に記述する点が問われているので、知識の記述の名称を答える。正解は「オントロジー」である。オントロジーは、ある分野の概念と概念同士の関係を、共有や再利用ができるように体系的に明示して記述したものである。「探索木」は探索の過程を木の形で表したもの、「エキスパートシステム」は専門家の知識をルールとして使う仕組み、「SHRDLU」は積み木の世界で自然言語の指示を扱うシステムであり、いずれも概念と関係を体系的に記述したものを指す用語ではない。したがって、設問の用語はオントロジーである。

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正解はLeNet。LeNetは、ヤン・ルカン（Yann LeCun）、レオン・ボトゥー、ヨシュア・ベンジオ、パトリック・ハフナーが1998年にProceedings of the IEEEの論文『Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition』で示した畳み込みニューラルネットワークで、手書き文字の認識に用いられた。代表形のLeNet-5は、畳み込み層（C層）とサブサンプリング層（S層）、全結合層で構成される。ネオコグニトロンは福島邦彦が1980年にBiological Cybernetics誌で発表した視覚パターン認識のモデルで、視覚野の単純細胞に似たS細胞と複雑細胞に似たC細胞の2層を1組とする構造を重ね、教師なし学習で位置のずれに影響されない認識を獲得する。LeCunらの論文は、単純細胞・複雑細胞に着想を得た畳み込みとサブサンプリングの組み合わせがネオコグニトロンで実装されていたと述べており、ネオコグニトロンはLeNetの先行モデルにあたるが、1998年の論文でLeNet-5として示されたモデルそのものではない。AlexNetとResNetは、この1998年の論文で示されたモデルではなく、問題文の条件には一致しない。問題文の「1998年のProceedings of the IEEEの論文」「ヤン・ルカンら」「畳み込み層とサブサンプリング層」という条件に一致するのはLeNetだけである。

LeCun, Bottou, Bengio, Haffner『Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition』Proceedings of the IEEE 86(11), 1998（LeNet-5が畳み込みNNで手書き文字認識に用いられること、畳み込み層とサブサンプリング層で構成されること、ネオコグニトロンで単純細胞・複雑細胞に着想を得た畳み込みとサブサンプリングの組み合わせが実装されたとの記述）／ Fukushima『Neocognitron』Biological Cybernetics 36, 1980（要旨にあるS細胞・C細胞の構造と教師なし学習の記述）

正解は「アルファ碁（AlphaGo）は、Lee Sedolとの五番勝負において1勝4敗で敗北した」（誤り）である。アルファ碁（AlphaGo）はGoogle DeepMindが開発した囲碁AIであり、2016年3月に韓国ソウルでLee Sedolとの五番勝負を行い、4勝1敗で勝利した。したがって「1勝4敗で敗北した」という記述は勝敗の結果を取り違えており、事実に反する。開発元がGoogle DeepMindであるという記述、2016年3月に韓国ソウルでLee Sedolと対局したという記述、五番勝負において4勝1敗で勝利したという記述はいずれも正しく、誤りには当たらない。設問は4つの記述のうち「誤っているもの」を問うており、勝敗の結果が事実と逆に述べられた記述を選ぶ必要がある。

https://deepmind.google/research/highlighted-research/alphago/the-challenge-match